Втілений штучний інтелект (ШІ) – Зображення: Xpert.Digital
Втілений ШІ у фокусі: майбутнє взаємодії людини та технологій
Нові виміри штучного інтелекту: від абстрактних моделей до реальних застосувань
Втілений штучний інтелект, також відомий як втілений ШІ, являє собою інноваційний підхід у дослідженнях ШІ, де інтелект не існує ізольовано в цифровому світі, а виникає через інтеграцію у фізичні системи та активну взаємодію з реальним світом. На відміну від традиційних систем ШІ, які працюють в абстрактних, віртуальних середовищах, втілені системи ШІ здатні сприймати, розуміти та взаємодіяти з навколишнім середовищем. Цей звіт надає вичерпний огляд принципів, застосувань та майбутніх перспектив втіленого ШІ.
Пов'язано з цим:
Базова концепція втіленого ШІ
Втілений штучний інтелект стосується систем штучного інтелекту, вбудованих у фізичні об'єкти, такі як роботи, та здатних взаємодіяти з навколишнім середовищем у значущий спосіб. На відміну від суто цифрового ШІ, який переважно створює цифрові артефакти або рекомендації щодо рішень, втілений ШІ призначений для контролю поведінки фізичних систем.
Концепція втіленого штучного інтелекту охоплює всі аспекти взаємодії та навчання в середовищі: від сприйняття та розуміння до мислення, планування та виконання. Цей цілісний підхід принципово відрізняється від класичного обчислювального підходу, який розглядає розумові процеси як прості обчислення та вважає мозок комп'ютером.
Втілений ШІ використовує сенсори для сприйняття навколишнього середовища, здатний до навчання та адаптації, а також перетворює перцептивні процеси на дії, використовуючи свої рухові або реактивні здібності. Він володіє контекстуальним розумінням і може виконувати складні взаємодії навіть у динамічному середовищі.
Теоретичні основи та філософське підґрунтя
Теоретичні основи втіленого ШІ глибоко вкорінені у філософії та когнітивній науці. Гіпотеза втілення, запропонована Ліндою Сміт у 2005 році, стверджує, що на мислення та навчання впливає постійна взаємодія між тілом та навколишнім середовищем. Ця ідея сягає корінням у ранні філософські концепції філософа Моріса Мерло-Понті, який наголошував на центральній ролі сприйняття та тіла в розумінні.
Втілене пізнання являє собою групу теорій, що досліджують, як пізнання формується фізичним станом та здібностями організму. Ці втілені фактори включають рухову систему, перцептивну систему, фізичну взаємодію з навколишнім середовищем та переконання про світ, які формують функціональну структуру мозку та тіла організму. Теза втіленого пізнання ставить під сумнів інші теорії, такі як когнітивізм, обчислювальний підхід та картезіанський дуалізм.
Втілений ШІ базується на цих концепціях і пропонує, що справжній загальний штучний інтелект (ЗШІ) може бути досягнутий шляхом контролю фізичних втілень та взаємодії з імітованим та фізичним середовищем.
Технологічні компоненти та функціональність
Розробка втілених систем штучного інтелекту вимагає інтеграції різних технологічних компонентів та методологій:
Сприйняття та сенсорне сприйняття
Втілені системи штучного інтелекту використовують різні датчики для сприйняття навколишнього середовища, подібно до п'яти класичних органів чуття у людини. Ці датчики можуть включати камери (для візуального сприйняття), мікрофони (для захоплення звуку), тактильні датчики (для дотику та тиску), а також акселерометри та датчики орієнтації.
Когнітивна обробка
Когнітивна архітектура втіленого штучного інтелекту складається з чотирьох основних компонентів: сприйняття, дії, пам'яті та навчання. Ці компоненти працюють разом, щоб агент міг розуміти своє середовище та реагувати відповідно. Сучасні розробки в цій галузі включають мультимодальні великомасштабні моделі (MLLM), які пропонують розширені можливості сприйняття, взаємодії та планування.
Виконавчі механізми та фізична взаємодія
На відміну від пасивного спостереження, втілені агенти штучного інтелекту взаємодіють зі своїм середовищем і навчаються на основі реакції. Для цього потрібні виконавчі механізми – компоненти, які можуть виконувати фізичні дії, такі як роботизовані маніпулятори, колеса або інші механічні системи.
Механізми навчання та адаптації
Втілені системи штучного інтелекту навчаються через безпосередню взаємодію з навколишнім середовищем, подібно до того, як люди та тварини навчаються через дослідження та взаємодію. Це охоплює різні методології навчання, такі як навчання з підкріпленням, де агент навчається методом спроб і помилок, а також навчання з учителем та без учителя.
Пов'язано з цим:
Галузі застосування та приклади
Втілений штучний інтелект використовується в багатьох сферах:
Робототехніка та автономні системи
Від автономних транспортних засобів до дронів та промислових роботів, втілений штучний інтелект дозволяє цим системам сприймати, орієнтуватися та взаємодіяти з навколишнім середовищем. Простим прикладом є роботизований пилосос Roomba, який використовує датчики для навігації у своєму фізичному оточенні, виявлення перешкод та вивчення плану приміщення.
Автоматизація виробництва
У виробництві втілений штучний інтелект може керувати роботизованими комірками, які виконують складні завдання, такі як шліфування деталей до бажаної якості поверхні. Штучний інтелект контролює стан комірки за допомогою датчиків та генерує інструкції для робота.
Охорона здоров'я та сестринська справа
У секторі охорони здоров'я втілений штучний інтелект обіцяє революційні зміни, пропонуючи рішення, що покращують точність, ефективність та персоналізацію. Застосування варіюється від клінічних процедур та щоденного догляду та підтримки до пост-інтервенційної реабілітації.
сільське господарство
У сільському господарстві розробляються інтелектуальні роботи, які можуть керувати всім процесом вирощування. Наприклад, дослідницька група в Університеті Фуданя розробила багатофункціонального робота, який виконує весь процес вирощування помідорів, включаючи запилення, очищення листя, проріджування плодів та збір врожаю. Ця «мисляча» машина може імітувати людське сприйняття, прийняття рішень та виконання завдань.
Поточні дослідження та розробки
Мультимодальні великі мовні моделі (MLLM)
Перспективним розвитком у дослідженнях втіленого штучного інтелекту є інтеграція мультимодальних моделей великих мов (MLLM). Ці моделі обробляють та інтегрують дані з кількох джерел, таких як текст, зображення та аудіо, що дозволяє приймати комплексні рішення. Вони демонструють надзвичайну універсальність, гнучкість та узагальнюваність у складних середовищах порівняно з традиційними підходами до навчання з підкріпленням.
Бенчмарки та платформи оцінювання
Було розроблено кілька бенчмарків для оцінки продуктивності втіленого штучного інтелекту. Наприклад, EmbodiedBench – це комплексний бенчмарк, призначений для оцінки MLLM як втілених агентів. Він забезпечує детальну оцінку агентів на основі MLLM як для завдань високого, так і для низького рівня, а також для шести критичних можливостей агентів.
Іншим прикладом є EmbodiedEval, комплексний та інтерактивний оцінювальний бенчмарк для MLLM з втіленими завданнями. Він включає 328 різних завдань у 125 різних 3D-сценах, які були ретельно відібрані та анотовані.
Передача з симулятора в реальний світ
Ключовим викликом у дослідженнях втіленого штучного інтелекту є перенесення навичок, набутих у симуляціях, у реальні середовища. Цей перенесення з симуляції в реальне середовище є активною галуззю досліджень, метою якої є подолання розриву між змодельованим та реальним середовищами.
Майбутнє втіленого інтелекту: інновації та відповідальність
Технічні та практичні перешкоди
Хоча розвиток втіленого штучного інтелекту досяг значних успіхів, залишаються значні проблеми. До них належать обмеження апаратного забезпечення, узагальнення моделей, розуміння фізичного світу та мультимодальна інтеграція. Формулювання нової теорії навчання ШІ та впровадження передового апаратного забезпечення мають вирішальне значення для розробки надійних та стійких систем втіленого інтелекту.
Етичні міркування
Розвиток втіленого штучного інтелекту також порушує етичні питання, зокрема щодо безпеки, конфіденційності та потенційного соціального впливу. Вкрай важливо відповідально розробляти та впроваджувати ці технології, щоб мінімізувати потенційні негативні наслідки.
Майбутні напрямки досліджень
Для майбутніх досліджень втіленого штучного інтелекту окреслено кілька напрямків. До них належать розробка великих моделей сприйняття-пізнання-поведінки (PCB), фізичного інтелекту та морфологічного інтелекту. Центральним у цих перспективах є загальний агентний фреймворк, відомий як Bcent, який інтегрує сприйняття, пізнання та динаміку поведінки.
Чому ШІ є наступним етапом розвитку інтелектуальних систем
Втілений ШІ являє собою зміну парадигми в дослідженнях ШІ, підкреслюючи важливість фізичного втілення та взаємодії для розробки справді інтелектуальних систем. Інтегруючи ШІ у фізичні системи та забезпечуючи пряму взаємодію з навколишнім середовищем, втілений ШІ відкриває нові горизонти для застосування в таких галузях, як робототехніка, охорона здоров'я, виробництво та сільське господарство.
Сучасні дослідження штучного інтелекту значною мірою базуються на даних, а революційний прорив глибокого навчання відбувся в тих прикладних сферах, де дані легкодоступні або їх можна генерувати. У Європі, і особливо в Німеччині, де суспільний успіх значною мірою залежить від технологій та робототехніки, зосередження уваги на застосуванні штучного інтелекту для машин стає дедалі важливішим.
Дослідження в галузі втіленого штучного інтелекту вимагають зміни парадигми в бік цілісного розуміння інтелекту, який не існує ізольовано, а проявляється через різноманітну, мультимодальну взаємодію з навколишнім середовищем. Таке бачення втіленого інтелекту може бути ключем до розробки систем штучного інтелекту, які є справді адаптивними та можуть процвітати в динамічних середовищах.
Пов'язано з цим:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька
☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!
Konrad Wolfenstein
Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.
Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут wolfenstein@xpert.digital:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.
